DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v8i2.151
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri

## IMPLEMENTATION OF CHATBOT CUSTOMER SERVICE FEATURES ON PT DIAN PRIMA JAYARAYA USING DIALOGFLOW
Heru Soetanto Putra 1 , Hari Santoso 2 , Cifran 3
1,3 Teknik Informatika, 2 Sistem Informasi
1,2,3 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Dharma Putra, Tangerang, Indonesia.
Correspondence email : herusoetantoputra@gmail.com
Article history: Submission date: November 11, 2022   Revised date: Novomber 24, 2022   Published date: November 30, 2022

## ABSTRACT
The  customer  service  team  functions  to  accommodate  questions  and  answer  questions  experienced  by application  users.  There  are  times  when  the  number  of  questions  that  are  accommodated  is  so  large  that  the existing  customer  service  team  does  not  handle  them.  Ignored  or  unanswered  questions  can  reduce  customer satisfaction levels. For this reason, we need a system that can help automate customer service activities so as to avoid unanswered customer questions. A chatbot is a service powered by a set of rules and sometimes artificial intelligence,  which  interacts  with  users  via  a  chat  interface.  Chatbot  will  be  built  within  the  iOS  prototype application and will use the Natural Language Processing (NLP) platform, Dialogflow. This platform will later process and scan every question given by the customer so that by implementing this feature the customer service team can work more effectively because some of the manual activities have been automated. The results of this study are that the chatbot system created can reduce the frequency of questions by Solo application users by up to 92.82%. Thus, it is hoped that the customer service team can work more effectively and strategically, and can increase customer satisfaction.
Keywords: Customer Service, Dialogflow, Chatbot, Automation, NLP.

## ABSTRAK
Tim customer  service berfungsi  untuk  menampung  pertanyaan-pertanyaan  serta  menjawab  yang  dialami  oleh pengguna aplikasi. Ada kalanya jumlah pertanyaan yang ditampung sangat banyak sampai tidak tertangani oleh tim customer  service yang  ada.  Pertanyaan-pertanyaan  yang  terabaikan  atau  tidak  terjawab  dapat  menurunkan tingkat kepuasan pelanggan. Untuk itu, dibutuhkan suatu sistem yang dapat membantu mengotomatisasi kegiatan customer  service sehingga  dapat  menghindari  pertanyaan-pertanyaan  pelanggan  yang  tidak  terjawab. Chatbot merupakan layanan yang didukung oleh sekumpulan aturan dan terkadang kecerdasan buatan, yang berinteraksi dengan  pengguna  melalui  antarmuka  obrolan. Chatbot akan  dibangun  didalam  aplikasi prototipe  iOS dan menggunakan platform Natural Language Processing (NLP) yaitu Dialogflow . Platform ini yang nantinya akan memproses  dan  melakukan  pemindaian  terhadap  setiap  pertanyaan  yang  diberikan  oleh  pelanggan  sehingga dengan diterapkannya  fitur ini  maka tim customer service dapat bekerja lebih efektif karena beberapa kegiatan manualnya sudah terotomatisasi. Hasil dari penelitian ini adalah sistem chatbot yang dibuat dapat  menurunkan frekuensi pertanyaan pengguna aplikasi Solo hingga 92,82%. Dengan demikian, diharapkan tim customer service dapat bekerja lebih efektif dan strategis, serta dapat meningkatkan kepuasan pelanggan.
Kata Kunci: Customer Service , Dialogflow , Chatbot , Otomatisasi, NLP .

## PENDAHULUAN
PT  Dian  Prima  Jayaraya  adalah  salah  satu perusahaan  yang  memanfaatkan  teknologi  aplikasi smartphone untuk  menjadi  lini  bisnis.  Salah  satu aplikasi  yang  diciptakan  ialah  Solo.  Aplikasi  ini berguna  untuk  digitalisasi  proses  bisnis  perusahaan
seperti izin cuti, laporan kunjungan, dan pengecekan barang (Sastrawangsa 2017).
Dengan berkembangnya kompleksitas fitur di aplikasi  Solo,  tidak  sedikit  kebingungan  yang dialami  pengguna  saat  beraktivitas  dalam  aplikasi. Untuk  sekarang  ini,  PT  Dian  Prima  Jayaraya menyediakan tim customer service untuk
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
menampung  pertanyaan-pertanyaan  atau  menjawab kebingungan  yang  dialami  oleh  pengguna  aplikasi. Namun  seiring  bertambahnya  jumlah  pengguna, pertumbuhan  jumlah  pertanyaan  yang  masuk  tidak sebanding  dengan  pertumbuhan  jumlah  tim  yang bertugas (C.P, Elisabet Nila S. 2015).
Hal ini sering menyebabkan banyak pertanyaan  pengguna  yang  terabaikan  sehingga kepuasan  pelanggan  dapat  menurun.  Selain  itu, banyak pertanyaan yang diajukan pengguna aplikasi merupakan pertanyaan yang sama sehingga membuat  tim customer  service perlu  memberikan jawaban yang sama secara berulang.
Setiap  individu  baru  di  tim customer  service pastinya  membutuhkan  waktu  untuk  mempelajari ruang  lingkup  permasalahan  pengguna  aplikasi supaya  dapat  memberikan  jawaban-jawaban  yang diperlukan.  Permasalahan-permasalahan  yang  sudah disebutkan membuat pekerjaan tim customer service menjadi tidak efektif (Minsoo Lee 2014).
Berdasarkan  permasalahan  di  atas  maka dibuat  penelitian  dan  perancangan  fitur chatbot untuk  diadopsi  oleh  aplikasi  Solo. Chatbot sendiri adalah  layanan  yang  didukung  oleh  sekumpulan aturan  dan  terkadang  kecerdasan  buatan,  yang berinteraksi  dengan  pengguna  melalui  antarmuka obrolan. Chatbot juga  digunakan  dalam  sistem dialog  untuk  berbagai  keperluan  praktis  termasuk customer services (Benedictus et., 2017).

## METODE PENELITIAN
Metode  Penelitian  ini  akan  fokus  pada Rancangan sistem akan digambarkan dalam diagram-  diagram Unified  Modeling  Language (UML), Bahasa pemrograman yang digunakan untuk aplikasi backend  chatbot adalah  Java  SE  versi  1.8 (Rosa, A. S. dan Shalahuddin 2015).
Basis  data  yang  digunakan  MongoDB, Bahasa pemrograman yang digunakan untuk aplikasi prototipe Solo  adalah  Swift,  Solusi  pemrograman hanya mencakup sistem backend chatbot yang dapat diimplementasikan di aplikasi Solo sebagai satu fitur baru  dan  untuk  mempercepat  waktu  pengujian sistem backend , fungsi chatbot akan didemonstrasikan melalui aplikasi prototipe sederhana  berbasis iPhone  Operating  System (iOS) (Prabowo, 2011) .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Use Case Diagram
Pada  gambar  1  digambarkan  hal-hal  yang dapat  dilakukan  di  sistem  yang  diusulkan  dalam bentuk use case diagram . Pengguna aplikasi Solo tetap dapat mengajukan  pertanyaan  melalui  antarmuka  yang dirancang  khusus.  Tim customer  service lebih terfokuskan  untuk  menangani  kasus  tertentu  yang diteruskan  oleh  bot  saja  karena  beberapa  kasus mudah telah diotomatisasi oleh sistem chatbot (Dwi et al. 2018) .
Use  case  diagram sistem  dapat  dilihat  pada gambar 1 berikut ini:
Sumber: (Heru Soetanto Putra, Hari Santoso 2022) Gambar 1. Use Case Diagram Sistem

## Activity Diagram
Pada gambar 2, 3 dan 4 digambarkan hal-hal yang  dapat  dilakukan  di  sistem  yang  diusulkan dalam bentuk activity diagram mengenai p enanganan kasus pengguna aplikasi Solo. Pengguna  aplikasi  Solo  tetap  dapat  mengajukan pertanyaan  melalui  antarmuka  yang  dirancang khusus.  Pertanyaan  yang  diajukan  diproses  terlebih dahulu  oleh  sistem backend  chatbot (Paliwahet  et al., 2017) . Proses  ini  merekam  percakapan  untuk dievaluasi  nanti  serta  memilih  jawaban  yang  tepat sesuai  konteks  pertanyaan.  Jawaban  yang  terpilih sesuai  algoritma  akan  diteruskan  ke  penanya  secara otomatis. Namun apabila konteks dialog memerlukan  intervensi  manual,  maka  sistem memberikan  notifikasi  ke  tim customer  service untuk  melakukan  pengecekan  serta  memberikan jawaban secara manual (Sambara 2015).

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v8i2.151
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Activity  diagram pembalasan  pesan  dalam penanganan kasus dapat diliat pada gambar 2 berikut ini:
Sumber: (Heru Soetanto Putra, Hari Santoso 2022) Gambar 2. Activity Diagram Pembalasan Pesan dalam Penanganan Kasus Activity  Diagram Pemrosesan  Pertanyaan Menjadi  Kalimat  Respon  dapat  dilihat  pada  gambar 3 berikut ini:
Sumber: (Heru Soetanto Putra, Hari Santoso 2022) Gambar 3. Activity Diagram Pemrosesan Pertanyaan Menjadi Kalimat Respon
Activity  Diagram notifikasi  untuk  tim customer  service dapat  dilihat  pada  gambar  4. berikut ini:
Sumber: (Heru Soetanto Putra, Hari Santoso 2022) Gambar 4. Activity Diagram Notifikasi untuk Tim Customer Service

## Sequence Diagram
Pada  gambar  5,  6  dan  7  digambarkan  alur kerja  serta  relasi  antar  komponen  sistem  dalam bentuk sequence  diagram .  Pesan  yang  dikirim pengguna melalui antarmuka aplikasi prototipe akan diteruskan  ke backend chatbot dan  API Dialogflow . Mesin dialogflow akan mengkalkulasi atau menyaring intent serta  parameter  apa  saja  yang didapat dari pesan pengguna.
Data hasil saringan tersebut akan diteruskan ke backend  webhook untuk  diproses  dengan  logika bisnis  yang  perlu  terhubung  ke  basis  data. Backend webhook akan  mengirimkan  notifikasi  ke  tim c ustomer  service untuk  konteks  tertentu.  Semua hasil proses akan dikembalikan ke pengguna sebagai pesan balasan berupa respon HTTP (Santoso 2011) . Sequence  diagram pembalasan  pesan  dalam penanganan  kasus  dapat  dilihat  pada  gambar  5. Berikut ini:
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Sumber: (Heru Soetanto Putra, Hari Santoso 2022) Gambar 5. Sequence Diagram Pembalasan Pesan dalam Penanganan Kasus
Sequence  diagram pemrosesan  pertanyaan menjadi kalimat respon dapat dilihat pada gambar 6. berikut ini:
Sumber: (Heru Soetanto Putra, Hari Santoso 2022) Gambar 6. Sequence Diagram Pemrosesan Pertanyaan Menjadi Kalimat Respon
Sequence  diagram notifikasi  untuk  tim customer  service dapat  dilihat  pada  gambar  7.berikt ini:
Sumber: (Heru Soetanto Putra, Hari Santoso 2022) Gambar 7. Sequence Diagram Notifikasi untuk Tim Customer Service Class Diagram Class diagram sistem dapat dilihat pada gambar 8. berikut ini:
Sumber: (Heru Soetanto Putra, Hari Santoso 2022) Gambar 8. Class Diagram Sistem

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v8i2.151
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Pada  gambar  8  digambarkan class  diagram backend  chatbot .  Aplikasi backend ini  memiliki kelas Controller untuk menerima pesan dari aplikasi Solo melalui HTTP serta menerima penerusan pesan dari Dialogflow untuk divalidasi lebih lanjut. Pesan- pesan  akan  disimpan  sebagai ChatMessage dan dapat  dikumpulkan  berdasarkan  konteks  dialog  atau kasus sebagai history.

## Evaluasi Pengujian
Implementasi  Sistem  Chatbot  di  Aplikasi Solo dapat dilihat pada gambar 9. Berikut ini:
Sumber: (Heru Soetanto Putra, Hari Santoso 2022) Gambar 9. Implementasi Sistem Chatbot di Aplikasi Solo
Pengujian sistem chatbot yang telah diimplementasi  di  aplikasi  Solo  dijabarkan  pada gambar 9 dan tabel 1. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem chatbot dapat membantu mengotomatisasi pembalasan pesan dan menurunkan frekuensi  pertanyaan  melalui  percakapan  grup Whatsapp rata-rata 92,82%.
Tabel 1 Tabel Jumlah Kasus di Percakapan Grup Whatsapp Aplikasi Solo
Topik Kasus Sebelum Implementasi Sesudah Implementasi Rata-rata Persentase Penurunan Hari 1 Hari 2 Hari 3 Hari 1 Hari 2 Hari 3 Cara update aplikasi 22 20 23 0
1 0 98,5 %
Ubah jadwal kirim 5 7 5 0 0 0
100% Tanya 28 30 26 5 3
4 85,7 %
posisi SPK Gagal submit SPK
13 14 15 2 2 0 90,4 % Topik belum terdefin isi 6 6 7 1 0 1 89,5 % Rata-rata 92,82 %
Sumber: (Heru Soetanto Putra, Hari Santoso 2022)
Tabel 2. Tabel Keakuratan Sistem Chatbot Dalam
Mengenali Konteks Kasus Topik Kasus Ekspektasi Total Percakapa n per Tiket Kasus Total Kasus yang Total Percakapa nnya Sesuai Ekspektasi Total Kasus yang  Total Percakapann ya Tidak Sesuai Ekspektasi Persentase Akurasi Sistem Chatbot Cara update aplikasi 2 18 1 94% Ubah jadwal kirim 2 5 1 83% Tanya posisi SPK 2 / 4 23 2 92% Gagal submit SPK 4 / 6 13 2 86% Topik belum terdefin isi 2 6 1 85% Rata-rata 88% Sumber: (Heru Soetanto Putra, Hari Santoso 2022)

## KESIMPULAN
Setelah melalui tahap demi tahap perancangan program chatbot customer service pada PT  Dian  Prima  Jayaraya,  maka  dihasilkan  suatu kesimpulan, antara lain :
1.  Dengan  di  terapkannya  fitur  ini  maka  tim customer  service dapat  bekerja  lebih  efektif karena  beberapa  kegiatan  manualnya  sudah terotomatisasi, di antaranya: mencocokan pertanyaan  dengan  daftar  template  jawaban, membalas  pertanyaan  dengan  jawaban  template, serta melakukan pencatatan detail kasus.
2.  Dengan  otomatisasi  proses  balas  pertanyaan, maka  dapat  meminimalisir  antrian  pertanyaan yang  akan  menumpuk  tidak  terjawab  atau  yang akan  terabaikan  oleh  tim customer  service sehingga dapat mempertahankan kepuasan pelanggan.
3.  Sistem chatbot yang  dibuat  dapat  menurunkan frekuensi  pertanyaan  pengguna  aplikasi  Solo hingga  92,82%.  Dengan  demikian,  diharapkan tim customer  service dapat  bekerja  lebih  efektif dan strategis, serta dapat meningkatkan kepuasan pelanggan.
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri

## DAFTAR PUSTAKA
Benedictus, Reynaldi r., Hans F. Wowor, and Alwin Sambul.  2017.  “Rancang  Bangun  Chatbot Helpdesk  Untuk  Sistem  Informasi  Terpadu Universitas  Sam  Ratulangi.” Jurnal  Teknik Informatika 11(1).
C.P,  Elisabet  Nila  S.,  Irawan  Afrianto.  2015.
“Rancang Bangun Aplikasi Chatbot Informasi Objek Wisata Kota Bandung Dengan Pendekatan  Natural  Language  Processing.”
Komputa :  Jurnal  Ilmiah  Komputer  dan Informatika 4(1): 49–54.
Dwi,  Ananda,  Firdha  Imamah,  Yusuf  Mei  Andre, and  Ardiansyah.  2018.  “Aplikasi  Chatbot (Milki  Bot)  Yang  Terintegrasi  Dengan  Web CMS  Untuk  Customer  Service  Pada  UKM MINSU.” Jurnal  Cendikia XVI:  100–106. https://media.neliti.com/media/publications/27 7410-aplikasi-chatbot-milki-bot-yang-terinteg- f6cf45cb.pdf.
Heru  Soetanto  Putra,  Hari  Santoso,  Cifran.  2022. Implementation  Of  Chatbot  Customer  Service Features  On  PT  Dian  Prima  Jayaraya  Using Dialogflow . Tangerang.
Minsoo  Lee.  2014.  “A  Recommendation  System
Based  on  Big  Data  Technology.” Citeseer
3(5): 83–86. https://citeseerx.ist.psu.edu/ viewdoc/download?doi=10.1.1.800.2282&rep =rep1&type=pdf.
Paliwahet,  I  Nyoman  Satria,  I  Made  Sukarsa,  and  I Ketut  Gede  Darma  Putra.  2017.  “Pencarian Informasi  Wisata  Daerah  Bali  Menggunakan Teknologi Chatbot.” Lontar Komputer : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi 8(3): 144.
Prabowo,  Widodo  Pudjo  dan  Herlawati.  2011.
Unified Modelling Language (UML) . Bandung: Informatika.
Rosa,  A.  S.  dan  Shalahuddin,  M.  2015. Rekayasa Perangkat  Lunak  Menggunakan  UML  Dan JAVA . Bandung: Informatika.
Sambara,  Ricard  Doni.  2015.  “Rancang  Bangun Media  Pembelajaran  Basis  Data  Terdistribusi Terbasis  Multimedia.” Jurnal  Informatika  IBI Darmajaya . Santoso,  Ribut  Budi.  2011. Rancang  Bangun Prototype Chat Bot . Pekanbaru.
Sastrawangsa,  Gde.  2017.  “Pemanfaatan  Telegram Bot  Untuk  Automatisasi  Layanan  Dan Informasi  Mahasiswa  Dalam  Konsep  Smart Campus.” Konferensi  Nasional  Sistem  & Informatika : 773.